都在做 App 推广，为什么就你的客单价居高不下？

同样的 100 块钱，为何别人花出了 500 块钱效果？

将 App 拉新的数量和质量提升 200% ，你都有什么方法？

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这篇文章从 App 渠道追踪的三大难题入手，详细介绍了渠道追踪的 5 种方法、以及渠道 数据 分析 的两大思路，相信总有一个方法你会用得上。

一、常见的 App 渠道追踪方法

因为应用商店不提供渠道来源数据，所以 App 推广效果监测一直是个老大难的问题。为了追踪 App 渠道来源，人们想出了各种方法，下面我们给大家系统介绍一下。

（一） Android 渠道追踪方法

众所周知 Google Play 无法在中国使用，所以国内 Android 市场被数十家应用商店（ 豌豆荚、百度助手、酷市场、 360 手机助手等等 ）占领， Android 渠道追踪主要围绕上述渠道展开。

方法 1 ：每个渠道打渠道包

具体来说就是开发者为每一个渠道生成一个渠道安装包，不同渠道包用不同的 Channel ID （渠道标识）来标识；当 用户 下载了 App 之后，运营人员就可以通过渠道标识查看各个渠道的数据。

图 1 ： Android 渠道打包机制

虽然这样可以统计到不同渠道的来源数据，但是当渠道数量变多、抑或同一渠道在多个平台上做推广的话，打渠道包的做法就捉襟见肘了。

方法 2 ：使用平台方提供的数据

部分第三方推广平台提供渠道数据，然而只依赖平台方的『一面之词』是很难找到真正的优质渠道。

（二） iOS 渠道追踪方法

和 Android 的开放生态不一样， iOS 则是一个完全封闭的系统；除了少部分越狱机器，绝大部分 App 都是从 App Store 中下载。在苹果一家独大以及严格的审核制度下， Android 打包的做法在这里就完全行不通。

为了追踪 iOS 渠道数据，开发者们想出了很多黑科技，下面我介绍一下常见的三种做法。

方法 1 ：通过 IDFA 追踪渠道

IDFA 的全称是 Identifier for Advertisers ，即广告标识符的含义，这是苹果专门给各广告提供商用来追踪用户而设的标识。

图 2 ：通过 IDFA 追踪渠道

今日头条作为广告提供商可以获取用户的 IDFA ，当你在上面投放的 App 被用户下载激活，你的 App 也可以获取用户的 IDFA 。将广告提供商提供的 IDFA 和自己获取的 IDFA 匹配，即可追踪渠道来源。

缺点是 IDFA 只能用于 App 类型的渠道，如果你在网页上投放广告是不支持的；同时，用户可以在 iPhone 设置中选择关掉 IDFA 获取权限。

方法 2 ：通过 Cookie 追踪渠道

iOS 9 里面引入了 SFSafariViewController 类，一方面是用户体验更好了，同时可跨 App 与 Safari 共享 Cookie 。

图 3 ：通过 Cookie 追踪渠道

当用户点击广告链接时，监控服务器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息；用户在 App Store 中下载激活 App ，这个时候监控服务器再次收到 Cookie 信息。系统匹配前后两次 Cookie ，即可追踪渠道。

缺点是基于 SFsafariviewcontroller 的追踪必须在 iOS 9 及以上版本才有效，而且微信公众号广告、朋友圈广告仍然无法实现追踪。

上述方法可以实现部分平台、部分渠道的追踪监测，然而三大缺点也是显而易见：

（ 1 ）割裂了 Android 和 iOS 两个平台的渠道数据，难以整合分析；

（ 2 ） Android 投放需要重复打包，效率低下；

（ 3 ） iOS 渠道范围限制多，无法大规模推广。  

二、基于用户设备标记的解决方案

下面我们介绍一种快速、灵活的解决方案 ––– 基于用户设备标识的追踪方法，它可以同时兼容 Android 和 iOS 两个平台、适用于大部分投放渠道。

（一）基于用户设备标记的追踪原理

上面介绍的基于 IDFA 和 SFSafariViewController 的两种方法均受到 iOS 的限制，而用户的设备标记则不受系统的影响。在 GrowingIO 【渠道来源】解决方案中，我们将『 IP+UserAgent+ 设备 ID 』组合设置为用户的设备标记。

图 4 ：通过用户设备标记追踪渠道

用户点击含有 UTM 追踪参数的广告链接后， GrowingIO 服务器检测到用户的设备标记以及 UTM 渠道参数。链接跳转到应用商店（ Android 和 iOS 均可以）后，用户下载安装并激活 App ，此时 GrowingIO 服务器第二次收到用户的设备标记。

系统匹配前后两次的标记，可以确定用户的渠道来源，同时 UTM 参数含有的详细渠道信息一并呈现。

（二）用户设备标记方法的特点

当然，基于用户设备标记的方法也有一定不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时（如从 WiFi 切换到 4G ），此时 IP 前后不一致就会导致匹配失败。

但是相比于前面的 4 种方法，基于用户设备标记的渠道追踪方法显然更有优势：

第一点，打通了 iOS 和 Android 的渠道来源，可以将【操作系统】加入用户属性整合分析；

第二点：避免了 Android 平台重复打渠道包的工作；

第三点：规避了 iOS 原有诸多限制，适用于更加广泛的推广渠道；

第四点：只需修改推广链接中的参数、无需改动安装包，适合大规模、多渠道、敏捷的推广需求。

图 5 ： UTM 参数的含义

同时，广告链接中含有的渠道参数（ 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 ）可以一同加入用户属性数据中，方便后期对用户数据进行多维度的对比、交叉分析。  

三、 App 渠道数据分析两大思路

有了 App 渠道追踪数据后，我们可以将 UTM 的五个参数作为维度，从数量和质量两个思路出发，进行 App 渠道数据分析。

（一）数量：找到获客成本最低的渠道

根据业务需要，我们选取广告来源（ utm_source ）和广告关键词 ( utm_term  ) 两个维度，计算出不同渠道的获客数量并评估获客成本。

图 6 ：评估获客成本

某 o2o 类 App 先后在 3 个渠道上进行了 2 次投放，投放内容先后是『美食』和『外卖』。 通过 UTM ，我们监测到每个渠道、每次投放的 『 App 新增用户量』，然后计算出平均获客成本。  

从广告来源上看，渠道 1 的平均获客成本最低；从广告关键词上看，『外卖』主题的广告平均获客成本最低。从客单价的角度出发，接下来可以针对性优化投放渠道和投放内容，大幅度降低投放成本、提高拉新效率。